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10行Python代码,搭建个人RAG文档聊天系统
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大家好,今天我要分享一个超酷的技术——如何用仅仅10行Python代码,快速搭建一个完整的文档聊天系统!🤖 🔍 原理解析: 首先,我们得聊聊RAG——检索增强生成技术。简单来说,就是从你的个人文档中检索信息,然后生成回答。听起来是不是很高大上?别急,我们一步步来。 📚 知识库构建: 我们从一个文档开始,比如维基百科的某一页。把它分成若干段落,每个段落就是一个子文档。然后,我们计算这些段落的嵌入向量,这就是我们用来匹配用户查询的数字。 🔍 检索与生成: 当用户提出问题,我们为这个问题计算嵌入向量,然后在我们的知识库中找出最相关的段落。把这些段落和问题一起,交给LLM(大型语言模型),它就会生成回答。 👨💻 代码实操: 接下来是代码时间!我们将使用Python,Sentence Transformer作为嵌入模型,NumPy来计算相似度,OpenAI作为我们的LLM。准备好了吗?让我们开始编码! 安装必要的包。 加载文档,这里我们用维基百科。 将文档分块,这里按段落分。 计算每个块的嵌入向量,并归一化。 用户提问,我们为这个问题也计算嵌入向量。 计算问题向量和每个块的相似度,找出最相关的几个块。 把问题和最相关的块一起,作为上下文输入给LLM。 获取LLM的回答。 📈 结果展示: 看,我们用不到10行代码,就实现了一个基本的RAG流程!当然,这只是一个起点,你可以在此基础上构建更复杂的系统。
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